ALBERT、ディープラーニングを利用した自動タグ付けサービス

　ALBERTは9月8日、機械学習手法であるディープラーニングを用いて大量の画像を解析し、自動的にタグ付けするサービスの提供を開始した。

　同サービスは、主にアパレルにおける自動タグ付けに強みを持つサービスとして提供されるもので、利用者は商品画像をALBERTが用意するAWS（アマゾン・ウェブ・サービス）サーバーにアップロードすることで、画像を自動的に解析し、基本ファッション用タグ（カテゴリ・形状・色・柄・素材・感覚表現など約200種類）を付与したファイルの生成が可能となるもの。

　基本ファッション用タグ以外のタグを付与したい場合は、タグマスターとタグ付き学習用画像があれば、ディープラーニングによりモデルを再学習し、利用者専用のタグ（オプションタグ）に対応した結果を生成できるようになる。

　なお同サービスの識別精度は、現状におけるカテゴリ（トップス・ボトムス・インナー・レディース・メンズ・ティーンズ・キッズなど）、形状（Tシャツ・カットソー・半袖など）、色や柄（無地・ボーダー・水玉など）など、人力の場合と同等以上を達成しているという。

　　同社によると、これまでECサイトなどでは、商品を検索したり分類したりするために、大量の商品画像を目視で確認し、カテゴリや形状、色やテイストといった情報を付与していた。その結果、時間的、経済的コストがかかり、また、ヒューマンエラーによる問題が発生していたという。